Type(s) de contenu et mode(s) de consultation : Texte noté : électronique

Titre(s) : Predicting real world behaviors from virtual world data [Texte électronique] / Muhammad Aurangzeb Ahmad, Cuihua Shen, Jaideep Srivastava, Noshir Contractor, editors

Publication : Cham : Springer, 2014

Description matérielle : 1 online resource (xiv, 118 pages)

Collection : Springer Proceedings in Complexity

Note(s) : Includes bibliographical references and index. - Online resource; title from PDF title page (SpringerLink, viewed August 6, 2014).
This book addresses prediction, mining and analysis of offline characteristics and behaviors from online data and vice versa. Each chapter will focus on a different aspect of virtual worlds to real world prediction e.g., demographics, personality, location, etc. There is a growing body of literature that focuses on the similarities and differences between how people behave in the offline world vs. how they behave in these virtual environments. Data mining has aided in discovering interesting insights with respect to how people behave in these virtual environments

Autre(s) auteur(s) : Ahmad, Muhammad Aurangzeb. Fonction indéterminée  Voir les notices liées en tant qu'auteur

Sujet(s) : Réalité virtuelle -- Société  Voir les notices liées en tant que sujet
Jeux vidéo -- Société  Voir les notices liées en tant que sujet
Internet -- Société  Voir les notices liées en tant que sujet
Informatique  Voir les notices liées en tant que sujet

Indice(s) Dewey :  006.8 (23e éd.) = Réalité augmentée et virtuelle  Voir les notices liées en tant que sujet

Identifiants, prix et caractéristiques : ISBN 9783319071428

Identifiant de la notice  : ark:/12148/cb44676341c

Notice n° :  FRBNF44676341 (notice reprise d'un réservoir extérieur)

Table des matières : Preface ; On The Problem of Predicting Real World Characteristics from Virtual Worlds ; The Use of Social Science Methods to Predict Player Characteristics from Avatar Observations ; Analyzing Effects of Public Communication onto Player Behavior in Massively Multiplayer Online Games ; Identifying User Demographic Traits through Virtual-World Language Use ; Predicting MMO Player Gender from In-Game Attributes using Machine Learning Models ; Predicting Links in Human Contact Networks using Online Social Proximity ; Identifying a Typology of Players Based on Longitudinal Game Data.